Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models

Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models

A load-following mode of nuclear power plants (NPP) is a complicated procedure because there are significant changes in many interrelated processes. In order to show which control program (CP) of NPP is better to use, data mining (DM) techniques can be introduced. This study proposes a DM approach i...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Ядерна та радіаційна безпека
Datum:2016
Hauptverfasser: Foshch, T., Machado, J., Portela, F., Maksimov, M., Maksimova, О.
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: Державне підприємство "Державний науково-технічний центр з ядерної та радіаційної безпеки" Держатомрегулювання України та НАН України 2016
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/129903
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models / T. Foshch, J. Machado, F. Portela, M. Maksimov, О. Maksimova // Ядерна та радіаційна безпека. — 2017. — № 3. — С. 11-17. — Бібліогр.: 12 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-129903
record_format dspace
spelling Foshch, T.
Machado, J.
Portela, F.
Maksimov, M.
Maksimova, О.
2018-02-01T17:02:55Z
2018-02-01T17:02:55Z
2016
Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models / T. Foshch, J. Machado, F. Portela, M. Maksimov, О. Maksimova // Ядерна та радіаційна безпека. — 2017. — № 3. — С. 11-17. — Бібліогр.: 12 назв. — англ.
2073-6231
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/129903
621.039.56:681.5
A load-following mode of nuclear power plants (NPP) is a complicated procedure because there are significant changes in many interrelated processes. In order to show which control program (CP) of NPP is better to use, data mining (DM) techniques can be introduced. This study proposes a DM approach in order to show a possibility of using DM regression models for NPP. The datasets for DM were obtained by simulating two static CP of VVER-1000 NPP in Simulink software of Matlab program package.
Режим навантаження атомних електростанцій є складною процедурою, оскільки в багатьох взаємопов’язаних процесах відбуваються суттєві зміни. Для того щоб показати, яку програму керування (ПК) АЕС краще використовувати, треба запровадити методи інтелектуального аналізу даних (DM). У цьому дослідженні запропоновано підхід інтелектуального аналізу даних для демонстрації можливості використання моделей регресії до АЕС. Набори даних для DM отримано імітацією двох статичних ПК АЕС ВВЕР-1000 у програмному забезпеченні Simulink програмного пакету Matlab.
Режим нагрузки атомных электростанций является сложной процедурой, поскольку во многих взаимосвязанных процессах происходят существенные изменения. Для того чтобы показать, какую программу управления (ПК) АЭС лучше использовать, нужно ввести методы интеллектуального анализа данных (DM). В этом исследовании предложен подход интеллектуального анализа данных для демонстрации возможности использования моделей регрессии к АЭС. Наборы данных для DM получены имитацией двух статических ПК АЭС ВВЭР-1000 в программном обеспечении Simulink программного пакета Matlab
en
Державне підприємство "Державний науково-технічний центр з ядерної та радіаційної безпеки" Держатомрегулювання України та НАН України
Ядерна та радіаційна безпека
Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models
Порівняння двох програм керування ядерним енергоблоком ВВЕР-1000 з використанням регресійних даних моделей інтелектуального аналізу даних
Сравнение двух программ управления ядерным энергоблоком ВВЭР-1000 с использованием регрессионных данных моделей интеллектуального анализа данных
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models
spellingShingle Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models
Foshch, T.
Machado, J.
Portela, F.
Maksimov, M.
Maksimova, О.
title_short Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models
title_full Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models
title_fullStr Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models
title_full_unstemmed Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models
title_sort comparison of two control programs of the vver-1000 nuclear power unit using regression data mining models
author Foshch, T.
Machado, J.
Portela, F.
Maksimov, M.
Maksimova, О.
author_facet Foshch, T.
Machado, J.
Portela, F.
Maksimov, M.
Maksimova, О.
publishDate 2016
language English
container_title Ядерна та радіаційна безпека
publisher Державне підприємство "Державний науково-технічний центр з ядерної та радіаційної безпеки" Держатомрегулювання України та НАН України
format Article
title_alt Порівняння двох програм керування ядерним енергоблоком ВВЕР-1000 з використанням регресійних даних моделей інтелектуального аналізу даних
Сравнение двух программ управления ядерным энергоблоком ВВЭР-1000 с использованием регрессионных данных моделей интеллектуального анализа данных
description A load-following mode of nuclear power plants (NPP) is a complicated procedure because there are significant changes in many interrelated processes. In order to show which control program (CP) of NPP is better to use, data mining (DM) techniques can be introduced. This study proposes a DM approach in order to show a possibility of using DM regression models for NPP. The datasets for DM were obtained by simulating two static CP of VVER-1000 NPP in Simulink software of Matlab program package. Режим навантаження атомних електростанцій є складною процедурою, оскільки в багатьох взаємопов’язаних процесах відбуваються суттєві зміни. Для того щоб показати, яку програму керування (ПК) АЕС краще використовувати, треба запровадити методи інтелектуального аналізу даних (DM). У цьому дослідженні запропоновано підхід інтелектуального аналізу даних для демонстрації можливості використання моделей регресії до АЕС. Набори даних для DM отримано імітацією двох статичних ПК АЕС ВВЕР-1000 у програмному забезпеченні Simulink програмного пакету Matlab. Режим нагрузки атомных электростанций является сложной процедурой, поскольку во многих взаимосвязанных процессах происходят существенные изменения. Для того чтобы показать, какую программу управления (ПК) АЭС лучше использовать, нужно ввести методы интеллектуального анализа данных (DM). В этом исследовании предложен подход интеллектуального анализа данных для демонстрации возможности использования моделей регрессии к АЭС. Наборы данных для DM получены имитацией двух статических ПК АЭС ВВЭР-1000 в программном обеспечении Simulink программного пакета Matlab
issn 2073-6231
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/129903
citation_txt Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models / T. Foshch, J. Machado, F. Portela, M. Maksimov, О. Maksimova // Ядерна та радіаційна безпека. — 2017. — № 3. — С. 11-17. — Бібліогр.: 12 назв. — англ.
work_keys_str_mv AT foshcht comparisonoftwocontrolprogramsofthevver1000nuclearpowerunitusingregressiondataminingmodels
AT machadoj comparisonoftwocontrolprogramsofthevver1000nuclearpowerunitusingregressiondataminingmodels
AT portelaf comparisonoftwocontrolprogramsofthevver1000nuclearpowerunitusingregressiondataminingmodels
AT maksimovm comparisonoftwocontrolprogramsofthevver1000nuclearpowerunitusingregressiondataminingmodels
AT maksimovao comparisonoftwocontrolprogramsofthevver1000nuclearpowerunitusingregressiondataminingmodels
AT foshcht porívnânnâdvohprogramkeruvannââdernimenergoblokomvver1000zvikoristannâmregresíinihdanihmodeleiíntelektualʹnogoanalízudanih
AT machadoj porívnânnâdvohprogramkeruvannââdernimenergoblokomvver1000zvikoristannâmregresíinihdanihmodeleiíntelektualʹnogoanalízudanih
AT portelaf porívnânnâdvohprogramkeruvannââdernimenergoblokomvver1000zvikoristannâmregresíinihdanihmodeleiíntelektualʹnogoanalízudanih
AT maksimovm porívnânnâdvohprogramkeruvannââdernimenergoblokomvver1000zvikoristannâmregresíinihdanihmodeleiíntelektualʹnogoanalízudanih
AT maksimovao porívnânnâdvohprogramkeruvannââdernimenergoblokomvver1000zvikoristannâmregresíinihdanihmodeleiíntelektualʹnogoanalízudanih
AT foshcht sravneniedvuhprogrammupravleniââdernyménergoblokomvvér1000sispolʹzovaniemregressionnyhdannyhmodeleiintellektualʹnogoanalizadannyh
AT machadoj sravneniedvuhprogrammupravleniââdernyménergoblokomvvér1000sispolʹzovaniemregressionnyhdannyhmodeleiintellektualʹnogoanalizadannyh
AT portelaf sravneniedvuhprogrammupravleniââdernyménergoblokomvvér1000sispolʹzovaniemregressionnyhdannyhmodeleiintellektualʹnogoanalizadannyh
AT maksimovm sravneniedvuhprogrammupravleniââdernyménergoblokomvvér1000sispolʹzovaniemregressionnyhdannyhmodeleiintellektualʹnogoanalizadannyh
AT maksimovao sravneniedvuhprogrammupravleniââdernyménergoblokomvvér1000sispolʹzovaniemregressionnyhdannyhmodeleiintellektualʹnogoanalizadannyh
first_indexed 2025-12-07T19:44:43Z
last_indexed 2025-12-07T19:44:43Z
_version_ 1850879962776600576

Ähnliche Einträge